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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利用于深空窄带多普勒测量长期中断数据的双向预测智能接续方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119691665B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411508362.1，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权用于深空窄带多普勒测量长期中断数据的双向预测智能接续方法及系统是由閤兰花;陈泓池;唐继斐;吴俊设计研发完成，并于2024-10-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于深空窄带多普勒测量长期中断数据的双向预测智能接续方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出一种用于深空窄带多普勒测量长期中断数据的双向预测智能接续方法及系统，方法包括以下步骤：S1，中断前后双向预测数据基于时频域多角度特征的通道分解与聚合；S2，基于多通道分解与聚合的单向数据建模与预测；S3，基于置信度区间以及频域分解的双向预测数据可变权重融合；S4，整合数据的多项式拟合及预测曲线平滑。本发明对深空探测长期中断前后的数据段基于其自身特征进行自适应分解与通道聚合，并从正、反两个方向分别对各个通道数据进行建模、预测，在置信度区间的引导下开展数据融合与趋势平滑，其插补精度显著高于传统单向外插拟合方法，尤其在长期深空采集数据中断状态下，具有良好的泛化性与稳定性。

本发明授权用于深空窄带多普勒测量长期中断数据的双向预测智能接续方法及系统在权利要求书中公布了：1.用于深空窄带多普勒测量长期中断数据的双向预测智能接续方法，其特征在于，包括以下步骤： S1，中断前后双向预测数据基于时频域多角度特征的通道分解与聚合； S2，基于步骤S1多通道分解的单向数据建模与预测；本步骤具体如下： S21，对于分解后的趋势项，设计基于GRBF的简单模型对其进行建模与迭代预测； S22，对于输入数据周期项部分，按照高、中、低频三个通道，分别设计LSTM网络进行建模与迭代预测； S23，输入数据周期项部分总体输出由高、中、低频三个通道预测结果加权获得，各自权重大小由高、中、低频分量在频谱中所占的幅值比例决定； S24，当检测到发生设定时间数据观测中断后，同时进行正、反向单向预测；其中，正、反向单向预测输出结果dFt以及dIt由各自预测方向的周期项预测结果与趋势项预测结果相加决定； S3，基于置信度区间以及频域分解的双向预测数据可变权重融合；本步骤具体如下： S31，单向预测完成后，分别计算正向数据预测及反向数据预测的置信区间； S32，取正、反向数据预测置信区间交集部分进行数据融合，并使用融合后数据对预测数据进行校准，融合规则为；其中，融合因子；SF与SI为置信区间交集中，正向预测与反向预测各自所占据的面积； S4，整合数据的多项式拟合及预测曲线平滑。

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